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申请/专利权人：西南交通大学

摘要：本发明公开了一种基于多智能体仿真的AGVS动态无碰路径规划方法，具体为：构建了包含任务管理Agent、AGV管理Agent、路网管理Agent、AGVAgent、节点Agent、路段Agent在内的分层混合多智能体系统，各类智能体具有感知，决策，判断、交互能力，利用知识方法互相协作进行动态无碰路径规划：改进A*路径规划算法用于为AGVAgent提供最短路径规划，基于六大类冲突情形的冲突预测与消解策略用于为路网中的AGV动态实时冲突提供预测及消除方法，路网拥挤度计算方法用于实时更新路径网络的拥挤状态，配合A*路径规划算法选择无碰的最短路径。本发明使AGV物流系统能够顺畅高效运转且无冲突死锁情况发生，具有更好的运输效率和避碰性能。

主权项：1.一种基于多智能体仿真的AGVS动态无碰路径规划方法，其特征在于，具体为：A、对AGVS物流运输系统的抽象方法、表达机制和运行控制展开分析，运用面向对象方法和图形化建模、可视化技术实现对AGVS物流运输系统的建模，构建AGVS物流及路网模型，包括物流任务管理、物料运输过程管理以及AGV本体模型、路径网模型、节点模型、路段模型、AGV停靠站、各个上下料站点模型、工件模型组成；B、根据AGVS物流及路网模型，分析基于AGVS中各个实体之间的逻辑关系，系统事件的运行机制，拟出多智能体的种类和功能，构建各类智能体组成的混合架构多智能体系统MAS；混合架构多智能体系统MAS顶层为车间管理Agent，中间层为任务管理Agent、AGV管理Agent、路网管理Agent，底层为系统各个元素对应的Agent，包括工件Agent、AGVAgent、节点Agent和路段Agent；车间管理Agent作为系统的最高管理者，拥有系统的全局信息和最高的权限；最底层各类元素Agent是运输任务完成的执行者或协作者；中间层管理Agent作为上下层通讯沟通的中介，不仅将车间管理Agent的决策传达给最底层，而且将最底层Agent的信息汇集归纳反馈给最高层Agent；C、采用改进A*算法进行单AGV最短路径的求解；改进A*算法代价函数fn是将实际代价和启发式估计代价相加，即：fn＝gn+hn1其中，n表示当前节点，gn表示AGV从起始节点到达当前节点的实际代价值，hn表示从当前节点到达目标节点的估计代价值，即启发式函数；相比对传统的启发函数引入加速因子λ以减少A*算法遍历的节点数，考虑曼哈顿距离的纵横比引入比例因子α以协调在二维搜索方向上的平衡，则启发式函数为：hn＝λ|xn-xend|+α|yn-yend|2其中，xn,yn分别表示当前点横坐标和纵坐标，xend,yend分别表示目标点的横坐标和纵坐标；D、基于多智能体的AGV冲突预测与处理；AGV之间的冲突检测是通过AGVAgent、节点Agent、路段Agent和路网管理Agent的信息交互来综合预测判断；冲突的消除通过AGV管理Agent控制AGVAgent的正常行驶、减速停车避让、切换路径指令来实现冲突消除；对每类的冲突如何进行预测和消除给出了解决方法，冲突消除的原则是：1尽量保持原有AGV的最优路径规划，使AGV个体的任务时间最短；2尽量让距离节点最近的AGV优先通过，以提高通行效率；3三个或以上AGV冲突时，优先决策出一个AGV让其尽快通行，以减少节点和路段拥堵，简化冲突情形。

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